• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.328-336
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• 2012

In this paper, we propose a robust fingertip extraction and extended Continuously Adaptive Mean Shift (CAMSHIFT) based robust hand gesture recognition for natural human-like HRI (Human-Robot Interaction). Firstly, for efficient and rapid hand detection, the hand candidate regions are segmented by the combination with robust $YC_bC_r$ skin color model and haar-like features based adaboost. Using the extracted hand candidate regions, we estimate the palm region and fingertip position from distance transformation based voting and geometrical feature of hands. From the hand orientation and palm center position, we find the optimal fingertip position and its orientation. Then using extended CAMSHIFT, we reliably track the 2D hand gesture trajectory with extracted fingertip. Finally, we applied the conditional density propagation (CONDENSATION) to recognize the pre-defined temporal motion trajectories. Experimental results show that the proposed algorithm not only rapidly extracts the hand region with accurately extracted fingertip and its angle but also robustly tracks the hand under different illumination, size and rotation conditions. Using these results, we successfully recognize the multiple hand gestures.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권8호
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• pp.1225-1235
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• 2016

This paper presents a method for computer-assisted slide presentation using vision-based gesture recognition. The proposed method consists of a sequence of steps, first detecting a hand in the scene of projector beam, then estimating the smooth trajectory of a hand or a pointing finger using Kalman Filter, and finally interfacing to an application system. Additional slide navigation control includes moving back and forth the pages of the presentation. The proposed method is to help speakers for an effective presentation with natural improved interaction with the computer. In particular, the proposed method of using finger pointing is believed to be more effective than using a laser pointer since the hand, the pointing or finger are more visible and thus can better grab the attention of the audience.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제7권3호
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• pp.383-391
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• 2017

영상 분할은 영상처리 분야에서 오랜 기간 많은 연구자들에 의해 연구되었으며 현재도 다양한 방법이 연구되어지고 있다. 영상 분할은 영상에 포함된 객체들을 분리하는 문제로, 특히 사람의 얼굴은 영상에 포함된 객체들 중 가장 중요한 객체로 다루어진다. 본 논문에서는 영상에 포함된 얼굴 경계선을 추출하는 방법을 제안한다. 이를 위해 먼저 비올라존스 방법을 사용해 영상에서 대략적인 얼굴 위치를 검출한다. 그러나 비올라존스 알고리즘에 의해 검출된 결과는 얼굴의 대략적인 위치이지 정확한 얼굴 영역이 아니다. 본 논문에서는 비올라존스 알고리즘의 결과로부터 좀 더 정확한 얼굴 영역을 추출하기 위해 적응적 스킨칼라 모델을 사용하고 스킨칼라 모델의 결과로 주어지는 스킨영역에 대해 수평, 수직 히스토그램을 분석하여 얼굴 영역을 추출한다. 마지막으로 추출된 얼굴 영역에 대해 스네이크 알고리즘을 적용해 최종 얼굴 경계선을 결정한다. 본 논문에서는 Williams등[7]에 의해 제안된 스네이크 알고리즘을 기반으로 얼굴 경계선 추출을 위해 변형된 스네이크 에너지 함수를 제안한다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.15-22
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• 2005

본 논문은 CCD 칼라 영상을 이용하여 얼굴을 인식할 수 있는 방법을 제안한다. YCbCr 컬러모델에서 피부색에 대한 색상 정보와 적응적인 피부범위 확장을 통하여 얼굴후보영역을 추출하였다. 추출된 얼굴후보영역을 이용하여 곡선전개 방식의 초기곡선으로 사용하여 얼굴영역을 정확히 추출하였다. 얼굴의 특징점을 추출하기 위하여 얼굴영역에서 칼라정보를 이용한 Eye Map과 Mouth Map을 이용하였다. Log-polar변환의 중심점을 얻기 위하여 검출된 얼굴의 특징점을 이용하였다. 특징벡터를 추출하기 위하여 DCT, 웨이브렛 변환을 통하여 추출한 계수들을 이용하였다. 제안된 방법의 타당성을 검토하기 위하여 BP 학습알고리즘을 사용하는 신경망에서 얼굴인식을 수행하였다. 실험결과, 제안한 방법이 입력영상의 회전, 크기변화에 대하여 기존의 방법에 비하여 강인한 인식결과를 얻을 수 있었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권9호
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• pp.4491-4509
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• 2017

The present paper proposes a novel dynamic system for hand gesture recognition. The approach involved is comprised of three main steps: detection, tracking and recognition. First, the gesture contour captured by a 2D-camera is detected by combining the three-frame difference method and skin-color elliptic boundary model. Then, the trajectory of the hand gesture is extracted via a gesture-tracking algorithm based on an occlusion-direction oriented linear extrapolation predictor, where the gesture coordinate in next frame is predicted by the judgment of current occlusion direction. Finally, to overcome the interference of insignificant trajectory segments, the longest common subsequence (LCS) is employed with the aid of velocity information. Besides, to tackle the subgesture problem, i.e., some gestures may also be a part of others, the most probable gesture category is identified through comparison of the relative LCS length of each gesture, i.e., the proportion between the LCS length and the total length of each template, rather than the length of LCS for each gesture. The gesture dataset for system performance test contains digits ranged from 0 to 9, and experimental results demonstrate the robustness and effectiveness of the proposed approach.